## On charge les données

setwd("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele")
toto=read.delim("datagizele.txt")
toto
str(toto)
attach(toto)
head(toto)
toto=na.omit(toto)

##  Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@
  
boxplot((Tsl/Nb.mouche) ~ espece, ylab="Trypanosome prevalence", xlab="Tsetse species",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3,outline=F)
a=tapply(Tsl, escipece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

##  Gmed différent de GPG ; Gmsm different de GT ; GPG est aussi different de GT.

espece <- relevel(espece, "Gpg")



#### Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des pays  @@@@@@

levels(Pays)<-c("Burkina Faso","Ghana","Guinea","Mali","Senegal")
boxplot((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="Trypanosome prevalence", xlab="Countries",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3,outline=F)

a=tapply(Tsl,Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays 
model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

##  Le burkina est différent du Ghana et du Sénégal ; Le Ghana et le senegal sont différent de tous ; La guinée différent du Ghana et sénégal;
Le mali différent du Ghana et Senegal ; 

Pays <- relevel(Pays, "SN")


##  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@
  
boxplot((Tsl/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="Trypanosomosis prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Tsl,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference



##### Prévalence par especes et par pays

model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ espece*Pays*sexe)
summary(model1)
summary(step(model1))

### Le meilleur modele est le modele simple.
model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ espece+Pays)
espece <- relevel(espece, "Gmsm")
Pays <- relevel(Pays, "SN")




####  ON VA REGARDER LES VIRUS #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@
  
boxplot((Virus/Nb.mouche) ~ espece, ylab="Viruses prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(Virus, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@
  
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Aucune difference entre espece.





####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@
  
boxplot((Virus/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="Viruses prevalence", xlab="Countries",outline=F)
legend(2, 0.14, c("TcTv", "TvTz", "TcTz","TcTvTz"),
       fill = c("yellow", "orange", "red","pink"))

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Mali est différent de tous. Il y a plus de virus au Mali.

Pays <- relevel(Pays, "MLI")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@
  
boxplot((Virus/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="Viruses prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Virus,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### On va regarder le modele avec interaction
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ espece*Pays*sexe )
step(model1)
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

Pays <- relevel(Pays, "MLI")





 ###  Ici on garde que le Pays.





####  ON VA REGARDER LES WOLBACHIA #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((Wolba/Nb.mouche) ~ espece, ylab="Wolbachia prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(Wolba, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Aucune difference entre espece.
espece <- relevel(espece, "Gpg")




####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Wolba/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="Wolbachia prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(Wolba, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Mali est différent du Senegal, du Ghana et du burkina. Pas de d'autres différences

Pays <- relevel(Pays, "MLI")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((Wolba/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="Wolbachia prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Wolba,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes

### On regarde un model espece * pays
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ espece*Pays*sexe )
summary(model1)
step (model1)


model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)


Pays <- relevel(Pays, "GN")


# Pour les wolbachia, seul le pays est intéressant.




###### Graphique Wolbachia + VIRUS PAYS ######

plot(1,xlim=c(0,10),ylim=c(0,0.2),type="n",xaxt="n",  xlab = "Countries",ylab = "Prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(1,3,5,7,9),labels=c("Burkina Faso","Ghana","Guinea","Mali","Senegal"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Wolba/Nb.mouche) ~ Pays,
        boxwex = 0.2, at = c(0.8,2.8,4.8,6.8,8.8),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)


boxplot((Virus/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1.2,3.2,5.2,7.2,9.2), col = grey(0.3),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

legend(2, 0.18, expression(italic("Wolbachia"), "Virus"),
       fill = c("white", grey(0.3)))


###### Graphique Wolbachia + VIRUS   Espèces ######


plot(1,xlim=c(0,8),ylim=c(0,0.05),type="n",xaxt="n",  xlab = "Species",ylab = "Prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(1,3,5,7),labels=c("Gmed","Gmsm","Gpg","Gt"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Wolba/Nb.mouche) ~ espece,
        boxwex = 0.2, at = c(0.8,2.8,4.8,6.8),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)


boxplot((Virus/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1.2,3.2,5.2,7.2), col = grey(0.3),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

legend(2, 0.05, expression(italic("Wolbachia"), "Virus"),
       fill = c("white", grey(0.3)))



####  ON VA REGARDER LES VIVAX #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ espece, ylab="T. vivax prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(Tv, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#####Test####

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ espece,
  boxwex = 0.2, at = 1:4-0.9 ,
  col = "white",
  xlab = "Tsetse species",
  ylab = "Trypanosome prevalence",
  xlim = c(0, 4), ylim = c(0, 1), outline=FALSE,cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = 1:4 - 0.6, col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = 1:4 - 0.3, col = grey(0.7),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")
legend(0.3, 0.9, c("T. vivax", "T. congolense", "T. brucei.s.l."),
       fill = c("white",grey(0.2), grey(0.7)),text.font=3)



## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Aucune difference entre espece.
espece <- relevel(espece, "Gt")




####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="T. vivax prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(Tv, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Senegal est différent de tout. Guinee et ghana sont different; 

Pays <- relevel(Pays, "GN")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="T. vivax prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Tv,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes

### Vivax especes * Pays

model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ espece*Pays*sexe )
summary(model1)
step(model1)

#### On garde que le pays.

model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

Pays <- relevel(Pays, "GN")


#   Le Senegal est différent de tout. Guinee et ghana sont different; 


####  ON VA REGARDER LES CONGO#### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ espece, ylab="T. congolense prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(Tc, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gmed est different de tous. GMSM est different de Gpg.
espece <- relevel(espece, "Gmsm")




####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="T. congolense prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(Tc, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Burkina est différent de tout.

Pays <- relevel(Pays, "BKF")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="T. congolense prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Tc,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### Congo especes * Pays

model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ espece*Pays )
summary(model1)
step(model1)

## Pour congo, on garde que espece

model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

#  Gmed est different de tous. GMSM est different de Gpg.
espece <- relevel(espece, "Gpg")



####  ON VA REGARDER LES TZ #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ espece, ylab="T. z prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(Tz, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gt est different de Gpg et de Gmsm
espece <- relevel(espece, "Gt")




####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="T. z prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(Tz, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Ghana est différent de tout.

Pays <- relevel(Pays, "GH")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="T. z prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(Tz,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### TZ especes * Pays

model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ espece*Pays*sexe )
summary(model1)
step(model1)

### On regarde les Pays
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Ghana est différent de tout.

Pays <- relevel(Pays, "GH")



#####


boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ Pays,
        boxwex = 0.2, at = 1:5-0.9 ,
        col = "white",
        xlab = "Countries",
        ylab = "Trypanosome prevalence",
        xlim = c(0, 5), ylim = c(0, 1), outline=FALSE,cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = 1:5 - 0.6, col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = 1:5 - 0.3, col = grey(0.7),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")
legend(2.3, 0.9, c("T. vivax", "T. congolense", "T. brucei.s.l."),
       fill = c("white", grey(0.2), grey(0.7)), text.font=3)



####  ON VA REGARDER LES COINFECTION TC-TV #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((TcTv/Nb.mouche) ~ espece, ylab="TcTv prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(TcTv, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((TcTv/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gmed est different de tout
espece <- relevel(espece, "Gmed")




####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((TcTv/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="TcTv prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(TcTv, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((TcTv/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Aucune difference
Pays <- relevel(Pays, "MLI")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((TcTv/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="TcTv prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(TcTv,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((TcTv/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### TcTv especes * Pays

model1<-glm((TcTv/Nb.mouche) ~ espece*Pays )
summary(model1)
step(model1)
summary(step(model1))

model1<-glm((TcTv/Nb.mouche) ~ espece)
summary(model1)
espece <- relevel(espece, "Gpg")



####  ON VA REGARDER LES COINFECTION TV-TZ #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((TvTz/Nb.mouche) ~ espece, ylab="TvTz prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(TvTz, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((TvTz/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gt est different de Gpg.
espece <- relevel(espece, "Gt")


####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((TvTz/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="TvTz prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(TvTz, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((TvTz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Ghana est different de tout
Pays <- relevel(Pays, "SN")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((TvTz/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="TvTz prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(TvTz,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((TvTz/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### TvTz especes * Pays

model1<-glm((TvTz/Nb.mouche) ~ espece*Pays )
summary(model1)
step(model1)


model1<-glm((TvTz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

Pays <- relevel(Pays, "SN")





####  ON VA REGARDER LES COINFECTION TC-TZ #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((TcTz/Nb.mouche) ~ espece, ylab="TcTz prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(TcTz, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((TcTz/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gt est different de Gpg.
espece <- relevel(espece, "Gmsm")


####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((TcTz/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="TcTz prevalence", xlab="Countries",outline=T)
a=tapply(TcTz, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((TcTz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Le Burkina est different du Ghana.
Pays <- relevel(Pays, "BKF")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((TcTz/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="TcTz prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(TcTz,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe @@@@@
model1<-glm((TcTz/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes

### TcTz especes * Pays

model1<-glm((TcTz/Nb.mouche) ~ espece*Pays )
summary(model1)
step(model1)







####  ON VA REGARDER LES COINFECTION TC-Tv-TZ #### 
####  en fonction des espèces #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des espèces  @@@@@@

boxplot((TcTvTz/Nb.mouche) ~ espece, ylab="TcTvTz prevalence", xlab="Tsetse species",outline=F)
a=tapply(TcTvTz, espece,sum)
b=tapply(Nb.mouche, espece, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

## Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des espèces @@@@

model1<-glm((TcTvTz/Nb.mouche) ~ espece )
summary(model1)

## Gmed est different de tout.
espece <- relevel(espece, "Gpg")


####  en fonction des PAYS #### 

## Réalisation Graphique de la prévalence en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((TcTvTz/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="TcTvTz prevalence", xlab="Countries",outline=F)
a=tapply(TcTvTz, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

#### Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des Pays @@@@@
model1<-glm((TcTvTz/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

#### Pas de difference
Pays <- relevel(Pays, "BKF")


####  Réalisation Graphique de la prévalence par sexe  @@@@@@

boxplot((TcTvTz/Nb.mouche) ~ sexe, ylab="TcTvTz prevalence", xlab="Sexe",outline=F)
a=tapply(TcTvTz,sexe,sum)
b=tapply(Nb.mouche, sexe, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)

##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe
model1<-glm((TcTvTz/Nb.mouche) ~ sexe )
summary(model1)

##  Aucune difference entre les sexes


### TcTvTz especes * Pays

model1<-glm((TcTvTz/Nb.mouche) ~ espece*Pays )
summary(model1)
step(model1)


model1<-glm((TcTvTz/Nb.mouche) ~ espece)
summary(model1)
espece <- relevel(espece, "Gmed")



######## On va regarder pour deux espèces, GPG et GT en fonction des pays.

gpg= toto[toto$espece=="Gpg",]
gpg
attach(gpg)

## Réalisation Graphique de la prévalence Tsl en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="Tv prevalence", xlab="Countries",outline=F,data=gpg)
a=tapply(Tsl, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)


##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe
model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)

Pays <- relevel(Pays, "SN")

## Les mouches du Sénégal sont significativement plus infecté que les autres.


gt= toto[toto$espece=="Gt",]
gt
attach(gt)

## Réalisation Graphique de la prévalence Tsl en fonction des PAYS  @@@@@@

boxplot((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays, ylab="Tv prevalence", xlab="Countries",outline=F,data=gt)
a=tapply(Tsl, Pays,sum)
b=tapply(Nb.mouche, Pays, sum)
c=a/b
points(c,col="red",pch=3)


##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des sexe
model1<-glm((Tsl/Nb.mouche) ~ Pays )
summary(model1)


## Les GT du Ghana sont significativement plus infectées que celle du Burkina.


#### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### 
####  Réalisation des correlations entre Trypano/Virus et Wolbachia




setwd("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele")
library(Hmisc)
toto=read.delim("datagizele.txt")
toto
str(toto)
attach(toto)
head(toto)
toto=na.omit(toto)

rcorr(as.matrix(toto[,c(6,14,15)]))



####### Co-Infection ######
####### Espèces ########
plot(1,xlim=c(0,11),ylim=c(0,0.15),type="n",xaxt="n",  xlab = "Tsetse species",ylab = "Trypanosome prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(0.8,3.8,6.8,9.8),labels=c("Gmed","Gmsm","Gpg","Gt"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((TcTv/Nb.mouche) ~ espece,
        boxwex = 0.2, at = c(0,3,6,9),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)

 
boxplot((TvTz/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(0.5,3.5,6.5,9.5), col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((TcTz/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1,4,7,10), col = grey(0.85),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((TcTvTz/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1.5,4.5,7.5,10.5) , col = grey(0.5),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

legend(2, 0.14, c("TcTv", "TvTz", "TcTz","TcTvTz"),
       fill = c("white", grey(0.2), grey(0.85),grey(0.5)))



###### Pays ######
plot(1,xlim=c(0,15),ylim=c(0,0.15),type="n",xaxt="n",  xlab = "Countries",ylab = "Trypanosome prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(0.8,3.8,6.8,9.8,13.8),labels=c("Burkina Faso","Ghana","Guinea","Mali","Senegal"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((TcTv/Nb.mouche) ~ Pays,
        boxwex = 0.2, at = c(0,3,6,9,12),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)


boxplot((TvTz/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(0.5,3.5,6.5,9.5,12.5), col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((TcTz/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1,4,7,10, 13), col = grey(0.85),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((TcTvTz/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1.5,4.5,7.5,10.5,13.5) , col = grey(0.5),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

legend(5, 0.14, c("TcTv", "TvTz", "TcTz","TcTvTz"),
       fill = c("white", grey(0.2), grey(0.85),grey(0.5)))







########  Comparaison des proportions des prévalence TRYPANO #######

numbF<-c(60,296,111,6,37,54,6)
numbT<-c(571,571,571,571,571,571,571)
pairwise.prop.test(numbF,numbT,"bonferroni")


@####@####################
############## Trypano /Espèce #####################@@


plot(1,xlim=c(0,11),ylim=c(0,1),type="n",xaxt="n",  xlab = "Tsetse species",ylab = "Trypanosome prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(0.6,3.6,6.6,9.6),labels=c("Gmed","Gmsm","Gpg","Gt"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ espece,
        boxwex = 0.2, at = c(0,3,6,9),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)


boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(0.5,3.5,6.5,9.5), col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ espece, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1,4,7,10), col = grey(0.85),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

legend(2, 0.9, c("T. vivax", "T. congolense", "T. brucei.s.l."),
       fill = c("white", grey(0.2), grey(0.7),grey(0.5)),text.font=3)


@####@####################
############## Trypano /Pays #####################@@

plot(1,xlim=c(0,15),ylim=c(0,1),type="n",xaxt="n",  xlab = "Countries",ylab = "Trypanosome prevalence",cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)
axis (1, at =c(0.6,3.6,6.6,9.6,13.6),labels=c("Burkina Faso","Ghana","Guinea","Mali","Senegal"),cex.lab=1.3,cex.axis=1.3)

boxplot((Tv/Nb.mouche) ~ Pays,
        boxwex = 0.2, at = c(0,3,6,9,12),
        col = "white",
        xlim = c(0, 11), ylim = c(0, 0.15), outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n", add=T)


boxplot((Tc/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(0.5,3.5,6.5,9.5,12.5), col = grey(0.2),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")

boxplot((Tz/Nb.mouche) ~ Pays, add = TRUE,
        boxwex = 0.2, at = c(1,4,7,10, 13), col = grey(0.85),outline=FALSE,xaxt="n",yaxt="n")


legend(6, 0.9, c("T. vivax", "T. congolense", "T. brucei.s.l."),
       fill = c("white", grey(0.2), grey(0.7),grey(0.5)),text.font=3)







#####################################################


Pour chaque Pays, on va regarder les locations
Pour le BURKINA FASO:
  

##  On va maintenant regarder les locations par Pays @@@@@@
TAB<-read.table("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/datagizele.txt",sep="\t" ,header=T) 
dim(TAB)
newdata <- TAB[which(TAB$Pays=='BKF'), ]
newdata2 <- newdata[which(newdata$Ville=='Arly' | 
                            newdata$Ville=='Bama'|
                            newdata$Ville=='Comoe'|
                            newdata$Ville=='Folonzo'|
                            newdata$Ville=='Kartasso'), ]

burkina<- TAB[TAB$Pays=="BKF",]
summary(TAB)

write.csv(newdata2,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/testGGDV.csv" )
test=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/testGGDV.csv")
test

##  Pour le BURKINA @@@@@@
ghana<- toto[toto$Pays=="GH",]
dim(burkina)
burkina
summary(burkina)

write.csv(ghana,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/ghana.csv" )
burkina=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/burkina.csv")
burkina

##@##### T VIVAX  ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On remplace les 0 par des NA pour les villes qui n'ont pas de Trypano et on regarde s'il y a des différence entre celles qui sont positives.
burkina[which(burkina$Tv ==0),"Tv"] <- NA
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Ville*espece,data=burkina)
step(model1)
#on garde le model complet
summary(model1)

attach(burkina)

burkina$Ville <- relevel(burkina$Ville, "Folonzo")


Coefficients: (6 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)                   0.15648    0.05654   2.768   0.0244 *
  VilleFolonzo                 -0.02315    0.09793  -0.236   0.8191  
VilleMoussodougou             0.11973    0.09793   1.223   0.2563  
VilleSissili                 -0.02716    0.07996  -0.340   0.7428  
especeGmsm                   -0.12788    0.07996  -1.599   0.1484  
especeGpg                    -0.14240    0.09793  -1.454   0.1840  
especeGt                     -0.03349    0.07996  -0.419   0.6864  
VilleFolonzo:especeGmsm       0.22720    0.12642   1.797   0.1100  
VilleMoussodougou:especeGmsm       NA         NA      NA       NA  
VilleSissili:especeGmsm            NA         NA      NA       NA  
VilleFolonzo:especeGpg        0.05152    0.13849   0.372   0.7196  
VilleMoussodougou:especeGpg        NA         NA      NA       NA  
VilleSissili:especeGpg             NA         NA      NA       NA  
VilleFolonzo:especeGt         0.09832    0.12642   0.778   0.4591  
VilleMoussodougou:especeGt         NA         NA      NA       NA  
VilleSissili:especeGt              NA         NA      NA       NA 
##### Pas de différence entre les villes du burkina ou il y a TV



##@##### T CONGO ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
burkina[which(burkina$Tc ==0),"Tc"] <- NA
model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ Ville*espece,data=burkina)
step(model1)
summary(model1)
###On garde la variable espece ###
model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ espece,data=burkina)
summary(model1)
burkina$espece <- relevel(burkina$espece, "Gmsm")

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.18430    0.04133   4.459 0.000964 ***
  especeGmsm  -0.13156    0.05062  -2.599 0.024743 *  
  especeGpg   -0.17005    0.05336  -3.187 0.008656 ** 
  especeGt    -0.13781    0.04773  -2.887 0.014777 *  



##### Gmed est différent de tout et le plus infecté.



##@##### T Brucei TZ ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
burkina[which(burkina$Tz ==0),"Tz"] <- NA
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Ville*espece, data=burkina)
step(model1)
#On garde le model complet
summary(model1)
burkina$espece <- relevel(burkina$espece, "Gmed")
burkina$Ville <- relevel(burkina$Ville, "Comoe")

Coefficients: (7 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                   0.04918    0.02899   1.696 0.165067    
VilleMoussodougou             0.35531    0.04584   7.751 0.001493 ** 
  VilleFolonzo                  0.25082    0.03551   7.064 0.002119 ** 
  VilleArly                     0.01519    0.04100   0.371 0.729790    
especeGmsm                   -0.03585    0.04100  -0.874 0.431316    
especeGpg                    -0.26226    0.02899  -9.046 0.000827 ***
  especeGt                     -0.04550    0.04100  -1.110 0.329305    
VilleMoussodougou:especeGmsm       NA         NA      NA       NA    
VilleFolonzo:especeGmsm      -0.24720    0.05424  -4.558 0.010358 *  
  VilleArly:especeGmsm               NA         NA      NA       NA    
VilleMoussodougou:especeGpg        NA         NA      NA       NA    
VilleFolonzo:especeGpg             NA         NA      NA       NA    
VilleArly:especeGpg                NA         NA      NA       NA    
VilleMoussodougou:especeGt         NA         NA      NA       NA    
VilleFolonzo:especeGt        -0.23980    0.05022  -4.775 0.008806 ** 
  VilleArly:especeGt                 NA         NA      NA       NA    

## Comoe Gmed différent de Gmsm et de GT qui sont tous les deux plus infecté.
## Folonzo, Gmed est différent Gmsm et GT. 



##### Des différences sont observées à Flolonzo et Comoé

##@##### Virus ######

burkina[which(burkina$Virus ==0),"Virus"] <- NA
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ Ville*espece,data=burkina)
step(model1)
## On garde le model complet
summary(model1)

Coefficients: (7 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)                   0.030303   0.016419   1.846    0.124  
VilleFolonzo                 -0.025160   0.016419  -1.532    0.186  
VilleKartasso                 0.005298   0.016419   0.323    0.760  
VilleMoussodougou             0.005378   0.016419   0.328    0.757  
especeGmsm                   -0.015036   0.023220  -0.648    0.546  
especeGpg                    -0.013645   0.020109  -0.679    0.528  
especeGt                      0.014817   0.020109   0.737    0.494  
VilleFolonzo:especeGmsm       0.036560   0.028439   1.286    0.255  
VilleKartasso:especeGmsm            NA         NA      NA       NA  
VilleMoussodougou:especeGmsm        NA         NA      NA       NA  
VilleFolonzo:especeGpg        0.065106   0.025961   2.508    0.054 .
VilleKartasso:especeGpg             NA         NA      NA       NA  
VilleMoussodougou:especeGpg         NA         NA      NA       NA  
VilleFolonzo:especeGt               NA         NA      NA       NA  
VilleKartasso:especeGt              NA         NA      NA       NA  
VilleMoussodougou:especeGt          NA         NA      NA       NA  



burkina$espece <- relevel(burkina$espece, "Gmed")
burkina$Ville <- relevel(burkina$Ville, "Comoe")

## Pas de différences.


##@##### Wolbachia ######

burkina[which(burkina$Wolba ==0),"Wolba"] <- NA
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Ville*espece)
step(model1)

#### On garde que les villes...

model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Ville,data=burkina)
summary(model1)





##  Pour le MALI@@@@@@
mali<- toto[toto$Pays=="MLI",]

summary(mali)
### On export et importe le jeu de données
write.csv(mali,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/mali.csv" )
mali=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/mali.csv")
mali

##@##### T VIVAX  ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
mali[which(mali$Tv ==0),"Tv"] <- NA
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Ville,data=mali)
summary(model1)

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)     0.42857    0.02822  15.184  0.00431 **
  VilleBaguineda -0.26190    0.04889  -5.357  0.03312 * 
  VilleBanco     -0.18277    0.03992  -4.579  0.04453 * 
  VilleBani      -0.41133    0.04889  -8.414  0.01383 * 
  VilleKita      -0.26190    0.04889  -5.357  0.03312 * 
  VilleSN        -0.40934    0.04889  -8.373  0.01397 * 
  VilleSS        -0.38857    0.04889  -7.948  0.01546 * 
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

mali$Ville <- relevel(mali$Ville, "Baoule", data=mali)




##### Baoule est different des autres villes.

##@##### T CONGO ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
mali[which(mali$Tc ==0),"Tc"] <- NA
model1<-glm((Tc/Nb.mouche) ~ Ville,data=mali)
summary(model1)


##### Pas possible de faire d'analyse



##@##### T Brucei TZ ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
mali[which(mali$Tz ==0),"Tz"] <- NA
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Ville,data=mali)
summary(model1)

mali$Ville <- relevel(mali$Ville, "Sikasso", data=mali)

Call:
  glm(formula = (Tz/Nb.mouche) ~ Ville, data = mali)

Deviance Residuals: 
  [1]  0  0

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.06061         NA      NA       NA
VilleSN     -0.02214         NA      NA       NA

##### Pas possible de bien modéliser.


##@##### VIRUS ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Mali @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
mali[which(mali$Virus ==0),"Virus"] <- NA
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ Ville,data=mali)
summary(model1)

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)    0.16667    0.05889   2.830   0.0473 *
  VilleBanco    -0.13725    0.08328  -1.648   0.1747  
VilleBani     -0.06714    0.07212  -0.931   0.4046  
VilleBougouni -0.01190    0.07212  -0.165   0.8769  
VilleSikasso  -0.04545    0.08328  -0.546   0.6142  
VilleSN       -0.14277    0.07212  -1.979   0.1189  
VilleSS       -0.12583    0.07212  -1.745   0.1560  
---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.003467805)

##@##### Wolbachia ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Mali @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
mali[which(mali$Wolba ==0),"Wolba"] <- NA
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Ville,data=mali)
summary(model1)

Deviance Residuals: 
  3         4        11        12        16  
0.00000   0.00000  -0.06424   0.06424   0.00000  

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)   0.14286    0.09085   1.572    0.361
VilleBani    -0.10837    0.12848  -0.843    0.554
VilleSikasso  0.07290    0.11127   0.655    0.631
VilleSN      -0.12363    0.12848  -0.962    0.512

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.008254178)


##  Pour le SENEGAL@@@@@@
senegal<- toto[toto$Pays=="SN",]
senegal
summary(senegal)
### On export et importe le jeu de données
write.csv(senegal,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/senegal.csv" )
senegal=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/senegal.csv")
senegal

##@##### T VIVAX  ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
senegal[which(senegal$Tv ==0),"Tv"] <- NA
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Ville,data=senegal)
summary(model1)

Deviance Residuals: 
  1         4         5         6         8         9        10  
0.00000   0.00000  -0.09375   0.09375   0.00000  -0.13508   0.13508  

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)          0.1111     0.1644   0.676   0.5689  
VilleFleuve Gambie   0.2326     0.2014   1.155   0.3674  
VilleMako            0.8889     0.2325   3.823   0.0621 .
VilleNiokolo         0.5556     0.2325   2.389   0.1395  
VilleTambacounda     0.2923     0.2014   1.451   0.2838  
---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.02703687)




senegal$Ville <- relevel(senegal$Ville, "Mako", data=senegal)
tapply(burkina$Tc,burkina$Ville, sum)


##@##### T CONGO ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.


##### Pas de Congo au Senegal



##@##### T Brucei TZ ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
senegal[which(senegal$Tz ==0),"Tz"] <- NA
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Ville,data=senegal)
summary(model1)

Deviance Residuals: 
  3         9        10  
0.00000   0.02376  -0.02376  

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)       0.50000    0.03361   14.88   0.0427 *
  VilleTambacounda -0.45059    0.04116  -10.95   0.0580 .
---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.001129536)


##### Pas de différence entre les villes du Senegal ou il y a TZ

##@##### VIRUS ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Mali @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
senegal[which(senegal$Virus ==0),"Virus"] <- NA
model1<-glm((Virus/Nb.mouche) ~ Ville,data=senegal)
summary(model1)





##  Pour le GHANA@@@@@@
ghana<- toto[toto$Pays=="GH",]

summary(ghana)
### On export et importe le jeu de données
write.csv(ghana,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/ghana.csv" )
ghana=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/ghana.csv")
ghana

##@##### T VIVAX  ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
ghana[which(ghana$Tv ==0),"Tv"] <- NA
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Ville,data=ghana)
summary(model1)

Deviance Residuals: 
  1         4         5         8         9        11        13        15        16  
0.00000   0.00000   0.00000  -0.05000   0.05000   0.00000   0.00000  -0.01693   0.01693  

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)         0.80000    0.05279  15.155  0.00433 **
  VilleBougouhiya    -0.73750    0.07466  -9.879  0.01009 * 
  VilleFumbissi      -0.13333    0.07466  -1.786  0.21602   
VilleKumpole       -0.35000    0.06465  -5.413  0.03247 * 
  VilleMortani       -0.64375    0.07466  -8.623  0.01318 * 
  VilleSissili Bidge -0.60000    0.07466  -8.037  0.01513 * 
  VilleWalewale      -0.68873    0.06465 -10.653  0.00870 **
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.002786718)


ghana$Ville <- relevel(ghana$Ville, "Kumpole", data=ghana)
tapply(ghana$Tv,ghana$Ville, sum)

##### 

##@##### T CONGO ######
## Present dans 1 seule ville ###



##@##### T Brucei TZ ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
ghana[which(ghana$Tz ==0),"Tz"] <- NA
model1<-glm((Tz/Nb.mouche) ~ Ville, data=ghana)
summary(model1)


Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)    0.90000    0.06721  13.392 1.07e-05 ***
  VilleKumpole  -0.35000    0.09504  -3.683 0.010300 *  
  VilleMortani  -0.65521    0.09504  -6.894 0.000460 ***
  VilleFumbissi -0.54583    0.09504  -5.743 0.001212 ** 
  VilleGrogro   -0.71667    0.09504  -7.540 0.000282 ***
  VilleKandiaga  0.10000    0.11640   0.859 0.423284    
VillePsikp_   -0.40000    0.11640  -3.436 0.013863 *  
  VilleWalewale -0.73249    0.09504  -7.707 0.000250 ***
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.009033187)

ghana$Ville <- relevel(ghana$Ville, "Kandiaga",data=ghana)

### On regarde les prévalence ###


a=tapply(burkina$Tv,burkina$espece,sum)
b=tapply(burkina$Tv,burkina$Ville,sum)
a/b







##  Pour le GUINEE@@@@@@
guinee<- toto[toto$Pays=="GN",]

summary(guinee)
### On export et importe le jeu de données
write.csv(guinee,"/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/guinee.csv" )
guinee=read.csv("/Users/geoffreygimonneau/Documents/CIRAD/Stagiaire/Thèse/Gisèle/Article infection/Data Gisele/guinee.csv")
guinee

##@##### T VIVAX  ######
##  Réalisation dun model simple de la prévalence en fonction des villes au Burkina @@@@@
#### On supprime les ville qui n'ont pas de Trypano et regarde s'il y a des différence entre les autres.
guinee[which(guinee$Tv ==0),"Tv"] <- NA
model1<-glm((Tv/Nb.mouche) ~ Ville,data=guinee)
summary(model1)

1         3         7        10        12        14        15  
0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   0.01068  -0.01068  

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)     0.05000    0.01511   3.309    0.187
VilleDekonkore  0.01250    0.02137   0.585    0.663
VilleKarifale   0.03333    0.02137   1.560    0.363
VilleLemonako   0.03333    0.02137   1.560    0.363
VilleMini      -0.01552    0.02137  -0.726    0.600
VilleTinkisso   0.01624    0.01850   0.878    0.541

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.0002282855)

Ville <- relevel(Ville, "Baoule", data=mali)
tapply(burkina$Tc,burkina$Ville, sum)

##### Pas de différence entre les villes du burkina ou il y a de la trypano


##@##### T CONGO ######
## Pas de TC



##@##### T Brucei TZ ######

## Pas de TZ

##@##### WOLBA ######

guinee[which(guinee$Wolba ==0),"Wolba"] <- NA
model1<-glm((Wolba/Nb.mouche) ~ Ville,data=guinee)
summary(model1)

Coefficients:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)    0.08846    0.01154   7.667   0.0826 .
VilleKifala    0.03154    0.01999   1.578   0.3596  
VilleTinkisso -0.03291    0.01999  -1.647   0.3475  
---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.0002662722)


